Discussion de l'article "Algorithmes d'optimisation de la population : Algorithme de Recherche Gravitationnelle (Gravitational Search Algorithm, GSA)"
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Un nouvel article Algorithmes d'optimisation de la population : Algorithme de Recherche Gravitationnelle (Gravitational Search Algorithm, GSA) a été publié :
GSA est un algorithme d'optimisation de la population inspiré de la nature inanimée. Grâce à la loi de la gravité de Newton implémentée dans l'algorithme, la grande fiabilité de la modélisation de l'interaction des corps physiques nous permet d'observer la danse enchanteresse des systèmes planétaires et des amas de galaxies. Dans cet article, j'examinerai l'un des algorithmes d'optimisation les plus intéressants et les plus originaux. Le simulateur de mouvement des objets spatiaux est également fourni.
L'article présente un algorithme d'optimisation basé sur la loi de la gravitation de Newton : "Chaque particule de l'univers attire toutes les autres particules avec une force qui est directement proportionnelle au produit de leurs masses et inversement proportionnelle au carré de la distance qui les sépare". Dans l'algorithme proposé, les agents de recherche sont un ensemble de masses qui interagissent les unes avec les autres sur la base de la gravitation newtonienne et des lois du mouvement. Parallèlement, tous les agents peuvent échanger des informations entre eux, où qu'ils se trouvent dans l'espace de recherche, au moyen d'une force d'attraction qui dépend de la masse (calculée à partir des valeurs de la fonction objective) et de la distance qui les sépare.
Les agents sont traités comme des objets et leur aptitude est mesurée par leur masse. En termes généraux (avec les paramètres de l'algorithme proches des lois physiques réelles), tous ces objets sont attirés les uns vers les autres par la force de gravité. Cette force provoque également un mouvement global de tous les objets vers les objets ayant une masse plus importante. Par conséquent, les masses interagissent en utilisant une forme directe de connexion par le biais de la force gravitationnelle.
Dans le GSA classique, chaque particule a 3 types de masses :
Dans la plupart des cas, il est pratique et opportun d'utiliser l'égalité de ces concepts pour simplifier les codes et les calculs et donc pour accroître l'efficacité des capacités de recherche de l'algorithme. Il n’y aura donc qu’une seule masse dans l'algorithme, et non trois. Les équations des lois physiques utilisées dans le GSA sont présentées dans la figure 1.
Figure 1. Force de gravité, accélération et vitesse
La position des particules fournit la solution au problème, et la fonction d'aptitude est utilisée pour calculer les masses. L'algorithme comporte 2 étapes : l'exploration et l'exploitation. Cet algorithme utilise des capacités d'intelligence au début pour éviter de rester bloqué dans l'optimum local, puis il exploite les régions d'extrema.
Auteur : Andrey Dik